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La caratteristica distintiva dell’era moderna è la crescita esponenziale della tecnologia. Invece di sostituire i ruoli degli esseri umani, in un certo senso la tecnologia ha radicalmente aumentato il valore e l’importanza delle competenze prestazionali umane.
Una delle ragioni principali è che il valore monetario dei sistemi tecnologici gestiti dal personale può essere estremamente elevato. Un caso pertinente è il bombardiere stealth B-2 Spirit, il cui costo di produzione totale ammontava a circa 2 miliardi di dollari USA per aereo. Gli operatori di sistemi tecnologici costosi non solo hanno enormi responsabilità, ma devono anche sviluppare standard di competenza estremamente elevati, con elevati costi di formazione associati.
Con questi tipi di scenari, il settore della formazione si è trovato davanti alla sfida di come garantire l’efficacia dei programmi di formazione per il personale ad alta priorità. I piloti di jet sono un classico esempio. La competenza richiede di superare le barriere cognitive e fisiologiche della prestazione umana. Oltre a ciò, la competenza da esperto ha un prezzo molto alto, che richiede migliaia di ore di esperienza di volo. Tuttavia, alla fine, e indipendentemente dagli investimenti nella formazione, alcuni piloti eccellono nella formazione, mentre altri falliscono. Tradizionalmente non c’è stato modo di comprendere o prevedere adeguatamente tali risultati.
Per affrontare questa sfida, una coalizione multidisciplinare di neuroscienziati, esperti in addestramento alla simulazione e specialisti dell’addestramento al volo ha tentato di scoprire cosa realmente accade nella mente dei piloti di jet durante l’addestramento. Con una configurazione davvero innovativa, hanno preso un aereo a reazione L-29 e hanno integrato il cruscotto con un sistema NeuroTracker, quindi hanno collegato i piloti con il tracciamento oculare e l'attrezzatura ECG.
L'obiettivo era studiare gli impatti in tempo reale del volo in termini di carichi di allenamento neurofisici effettivi: una novità mondiale nel settore dell'aviazione.
Un concetto chiave utilizzato è stato quello di “capacità cognitiva di riserva”, ovvero le risorse attenzionali ancora disponibili durante l'esecuzione di un compito. Ciò è relativo sia alla complessità del compito, sia alle capacità dell’individuo. Ad esempio, guidare lascia ad alcune persone abbastanza capacità cognitiva per parlare al cellulare, ma per altri questa è una distrazione pericolosa.
L'obiettivo era utilizzare NeuroTracker per misurare la capacità cognitiva di riserva dei piloti durante l'esecuzione di manovre di volo a 3 livelli di difficoltà e replicare i test in un simulatore. Ciò fornirebbe quindi una valutazione oggettiva degli effetti del carico di lavoro di specifiche attività di volo, rivelando come questi influiscono sulle prestazioni del pilota e sui parametri fisiologici.
Le prestazioni di volo sono state valutate utilizzando il Cognitive Assessment Tool Set (CATS) e ai piloti è stato chiesto di valutare soggettivamente i carichi di lavoro sperimentati in ciascuna condizione di volo.
Nel complesso, i risultati hanno mostrato che quanto più difficile era la manovra di volo, tanto minore era la capacità cognitiva disponibile per il compito NeuroTracker. Questi effetti erano molto maggiori per il volo dal vivo rispetto al volo simulato.
Le riduzioni della capacità cognitiva di riserva erano anche correlate con prestazioni tecniche di volo inferiori.
Le autovalutazioni hanno rivelato che i piloti hanno notevolmente sottostimato i veri carichi di lavoro cognitivi, come stabilito da NeuroTracker, CATS e misure fisiologiche. In effetti, i piloti non si rendevano conto quando le loro capacità di carico di lavoro erano diventate sovraccariche, riducendo l’efficacia della loro formazione.
Questo studio ha gettato nuova luce sulle relazioni dirette tra carichi di lavoro mentali e fisiologici e sulla loro influenza combinata sulle prestazioni dell’allenamento. I dati potrebbero essere di beneficio diretto per personalizzare i programmi di formazione in base alle esigenze individuali.
Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per limitare un pilota più debole a voli reali di bassa difficoltà e voli simulati di media difficoltà. O in alternativa, per impostare voli ad alta difficoltà per un pilota altamente esperto. Ciò adatterebbe le esigenze di addestramento attraverso un approccio Goldilocks continuo, garantendo che ogni sessione di addestramento sia ottimizzata in base alle esigenze di addestramento di ciascun pilota.
Questo studio rappresenta il primo anno di un progetto di ricerca pluriennale, che proseguirà includendo la dimensione delle competenze per indagare la sua influenza sulle capacità di carico di lavoro. Sebbene questa ricerca sia specifica per i progetti pilota, i principi di valutazione si traducono in programmi di formazione che comportano costi elevati abbinati ad alti livelli di acquisizione di competenze.
Fondamentalmente, questo approccio misura le capacità del carico di lavoro dei tirocinanti in tempo reale, parallelamente ai parametri di prestazione delle attività. Può essere utilizzato sia su piattaforme di formazione che operative e in ambiti militari e commerciali. Come tale apre la strada ad applicazioni che miglioreranno l’efficacia dei programmi di formazione nelle seguenti aree:
Tassi di abbandono ridotti : valuta le capacità del carico di lavoro dei tirocinanti e filtra i tirocinanti per la selezione del programma in base alla loro competenza formativa e alle aspettative di completamento.
Formazione personalizzata : adattare la formazione per soddisfare le esigenze specifiche di ciascun tirocinante, ad esempio modulando le attività di formazione in base ai punti di forza e di debolezza del carico di lavoro specifico.
Apprendimento accelerato : difficoltà di formazione degli ingegneri attraverso un approccio sweet spot, ottimizzando la stimolazione della formazione in base alle capacità di carico di lavoro individuali.
Apprendimento adattivo : alterazione in tempo reale del contenuto della formazione in base al livello di abilità e allo stato cognitivo di ciascun partecipante poiché le sue capacità si adattano in funzione del tempo trascorso nella formazione.
Selezione del dispositivo di formazione : confrontando le variazioni dei tassi di carico di lavoro per un sistema di formazione rispetto a un altro, i singoli tirocinanti possono essere abbinati all'efficienza di apprendimento basata sui dispositivi, riducendo i costi complessivi di formazione.
Guardando al futuro, è facile immaginare che questo tipo di ricerca scientifica porti a migliori risultati formativi in molti settori. In questo caso, tali risultati saranno probabilmente accelerati, grazie alla nuova partnership tra laboratori scientifici e leader del settore nelle soluzioni di formazione commerciale.
Il Faubert Applied Research Center , l' Università di Montreal , Rockwell Collins (società di formazione avionica e simulazione) e l' Operator Performance Lab dell'Università dell'Iowa , hanno collaborato i loro campi di competenza per trovare un modo innovativo per valutare i carichi mentali del volo. Il documento è stato presentato alla conferenza Interservice/Industry Training, Simulation and Education (I/ITSEC) 2017 ed è stato premiato come miglior documento per la categoria Formazione .
Valutazione percettivo-cognitiva e fisiologica dell'efficacia dell'allenamento
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